在数据处理和分析中，`aggregate()` 函数是一个非常强大的工具，它可以帮助我们对数据进行分组并计算统计量。下面将通过几个简单的示例来展示如何使用 `aggregate()` 函数。🚀

示例 1: 基本用法

假设我们有一个包含学生姓名和成绩的数据集。我们可以使用 `aggregate()` 函数来计算每个学生的平均成绩。

```r

创建数据框

student_scores <- data.frame(

name = c("Alice", "Bob", "Alice", "Charlie", "Bob"),

score = c(85, 90, 92, 78, 88)

)

使用 aggregate 计算平均成绩

average_scores <- aggregate(score ~ name, data = student_scores, FUN = mean)

print(average_scores) 输出每个学生的平均成绩

```

😊 这样，我们就得到了每位学生的平均成绩。

示例 2: 多个函数应用

我们还可以在同一个 `aggregate()` 调用中应用多个函数。例如，我们不仅可以计算平均成绩，还可以计算最高成绩。

```r

应用多个函数

summary_scores <- aggregate(score ~ name, data = student_scores, FUN = function(x) c(mean = mean(x), max = max(x)))

print(summary_scores) 输出每个学生的平均成绩和最高成绩

```

🎉 现在，我们可以看到每个学生的平均成绩和最高成绩。

希望这些示例能帮助你更好地理解和使用 `aggregate()` 函数！如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请随时提问！🔍